导读:本文包含了选址与分配问题论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:云仓储,集合覆盖,选址—分配
选址与分配问题论文文献综述
李振华[1]（2019）在《基于量子遗传算法的云仓储选址分配问题研究》一文中研究指出针对云仓储的特点,基于集合覆盖模型,松弛了覆盖半径和覆盖状态,以物流系统成本最低为目标,建立了叁层级的选址分配模型,设计了量子遗传算法求解。通过案例分析验证了模型的可行性,为实际选址-分配决策提供了理论依据。(本文来源于《物流工程与管理》期刊2019年01期）
支晓宇[2]（2018）在《城市轨道交通应急公交驻车点选址分配问题研究》一文中研究指出随着城市轨道交通运营网络扩展和客流迅速增长,其线网结构复杂化、行车组织多样化、设施设备状态欠佳以及大客流带来的运营压力和安全问题不容小觑,利用地面公交车疏散滞留客流是城市轨道交通应急处置的有效手段之一。本文在分析应急公交接驳组织理论和经典选址模型的基础上,提出了综合考虑城市轨道交通车站乘客滞留风险和应急公交接驳延误的应急公交驻车点选址分配方法,第一阶段提出了基于BP神经网络的滞留风险评价方法,第二阶段建立了考虑车站风险权重的最小化接驳延误和应急公交备车量的驻车点选址分配模型并设计求解算法。主要研究工作包括以下几个方面:第一,本文结合各城市轨道交通公司的应急预案分析了应急公交接驳的相关策略,包括应急公交接驳响应的组织及流程,应急公交接驳启动与结束的条件,以及应急公交接驳的方式与接驳起讫点的选择,在评析经典选址模型的基础上,进一步总结了应急公交驻车点选址分配问题的特点。第二,本文考虑将轨道交通车站客流滞留风险纳入应急公交驻车点选址问题中。在分析车站客流滞留风险的基础上,构建风险评价指标体系并合理量化,通过建立基于车站滞留风险的BP神经网络模型测算得到车站乘客滞留风险值,将该风险值作为改进P-中心选址模型中的需求点的权重。算例研究表明,是否考虑风险权重影响了车站在选址过程中的相对重要度,基于车站风险分析的加权P-中心模型的驻车点选址方案使部分权重较高的车站与驻车点之间的平均距离减少了0.8%-8.4%,但是对整个研究区域的公交应急服务覆盖效果影响不大,有利于应急资源的合理高效利用。第叁,基于滞留风险对驻车点选址的影响以及城市轨道交通应急公交接驳延误的分析,本文将滞留风险作为车站的权重建立最小化平均接驳延误时间和最小化最大应备公交车辆数的应急公交驻车点选址分配模型。并运用改进的二进制粒子群算法求解,使用MATLAB编程实现。案例分析结果表明平峰期间只运用一小部分的应急公交运力可使平均延误时间达到系统最低,高峰期间运用100%的应急公交运力,平均延误时间为12.9min,且高峰期间部分驻车点减少接驳服务后,考虑滞留风险的配车方案保证了风险高的车站不增加延误。说明合理的驻车点选址及应急公交配备方案是应急公交车高效完成接驳任务的前提和保障,且对高峰期间公交运营紧张情况下的应急接驳尤为重要。(本文来源于《北京交通大学》期刊2018-06-06）
李珍萍,毛小寸[3]（2018）在《多需求多类型自提点选址分配问题》一文中研究指出为了降低快递企业成本、提高市场竞争力,研究了多需求多类型自提点的选址分配问题,以顾客自提和退换货两种需求为例,在考虑3种不同类型自提点的建设成本、服务能力、顾客满意度等的前提下,建立了以快递企业总成本最小化为目标的混合整数规划模型。根据模型可以确定各类型自提点的建立位置,以及各个自提点服务的需求点集合,进一步根据多需求多类型自提点选址分配问题的特征设计了求解模型的遗传算法。利用具体算例进行了模拟计算,结果显示,所设计的遗传算法能有效求解带容量约束和顾客满意度约束的多需求多类型自提点选址分配问题,研究成果为解决快递企业末端配送设施选址分配问题提供了理论依据。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2018年11期）
费腾,张立毅[4]（2016）在《配送中心选址分配问题的DNA-鱼群算法研究》一文中研究指出人工鱼群算法在算法后期容易陷入局部最优,从而降低了寻优的精度及收敛的速度。提出一种新的改进算法——DNA-鱼群算法,将DNA算法中的交叉变异操作应用到基本人工鱼群算法中,丰富了鱼群的多样性,促进人工鱼跳出局部最优,并将改进的人工鱼群算法用于解决配送中心选址分配问题。实验仿真表明,DNA-鱼群算法具有更好的寻优能力。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2016年05期）
艾云飞[5]（2016）在《水上应急物资储备选址—分配问题研究》一文中研究指出接连发生的水上突发事件,不仅对经济造成巨大损失,还对环境带来巨大破坏。国家针对水上应急物资储备的资金投入不断加大,未来还要建设一批水上应急物资储备库。科学合理规划水上应急物资储备工作,降低应急物资储备的成本,有效应对各种水上突发事件,成为亟待解决的问题。本文研究水上应急物资储备选址-分配问题,主要从水上应急物资储备库选址-分配,水上应急物资政企联合储备选址-分配,水上应急物资储备库选址-配船3个方面展开。(1)考虑水上自然条件的影响,将储备库选址问题和应急物资分配问题集成考虑；建立了水上应急物资储备库选址-分配优化模型,并针对模型设计了遗传算法求解；通过算例分析验证模型和算法的有效性。考虑应急物资的需求的不确定性,建立了叁角模糊需求下的水上应急物资储备库选址-分配优化模型,并针对模型设计遗传算法求解；通过算例分析验证模型和算法的有效性。(2)研究应急物资政企联合实物储备合作机理,分析了联盟参与人之间的博弈关系,建立了联盟收益模型,运用shapley值解决合作联盟收益分配问题,最后分析了联盟的稳定性。研究政企联合储备下水上应急物资储备库选址-分配问题,建立了双层优化模型；上层规划模型解决应急物资储备库选址-分配问题,下层规划解决政企联合储备问题：针对模型设计了遗传-贪婪混合启发式算法求解；通过算例分析显示,应急物资政企联合能够降低政府建立储备库的总成本,参与政企联合储备的企业可以从联盟中获得一定收益,验证了模型和算法的有效性。(3)将水上应急物资储备库选址-分配问题和应急救助船舶的配备问题集成考虑,建立离散非线性整数规划模型；针对模型分别设计了混合启发式算法和遗传算法；以环渤海溢油事故为例,对两个算法的计算效率进行比较；对模型的计算结果进行敏感性分析,并对假设条件进行了Uncertainty-Sensitivity分析；验证了模型和算法的有效性。(本文来源于《大连海事大学》期刊2016-03-01）
王来军,CHIEN,S,I,J,赵建有,胡大伟,TETER,J[6]（2015）在《货运站场选址分配问题的两阶段决策优化:以中国延安为例（英文）》一文中研究指出研究了一种货运站场的选址分配问题,它是一类容量受限且需求随机的多设施选址问题。针对该问题提出一种两阶段决策优化方法:第1阶段为选址决策,发生在站场实际建设前;第2阶段为分配决策,发生在站场建设后、实际运营前。选址和分配2个阶段在模型求解时同步完成。基于场景规划理论建立了对应的容量受限型数学模型,该模型的建设费用和运营费用同站场容量成比例,同时约束条件考虑了规划的阶段性需求,更贴近实际情况。设计了采用符号编码策略的遗传算法,算法的编码方式不仅极大缩小了搜索规模和计算复杂度,而且能消除很多遗传算法的实施限制。针对中国的一个国家级枢纽规划问题,应用两阶段优化方法,基于实际统计数据,建立具体的数学模型并运用所设计的算法进行求解,得到不同场景下的选址分配结果,给出了相应的情况分析。(本文来源于《中国公路学报》期刊2015年07期）
张宇坤[7]（2013）在《PX项目选址引发的环境正义分配问题思考》一文中研究指出作为世界第二大经济体,PX项目等污染密集型产业在我国就像一把双刃剑:一方面,它所带来的生活与经济利益不容小觑;另一方面,如果污染问题处理不好,其带来的环境破坏力将延续至子孙后代。因此,在这样的背景下讨论环境正义分配问题是十分必要的,环境正义分配是现代社会正义的延伸,它代表的是社会经济利益的正确分配以及对社会弱势群体利益的维护,享有公平完整的自然环境资源是每个人的权力。(本文来源于《法制与社会》期刊2013年24期）
毕娅,李文锋[8]（2013）在《基于约束的集合覆盖选址-分配问题》一文中研究指出在供应链协同库存背景下研究了基于集合覆盖的有时间和容量限制的配送中心选址问题,目标是系统的成本最小以及决策配送中心向需求点提供最优配送量.根据建模的假设条件,建立了基于集合覆盖的有容量和时间限制的选址-分配系统的非线性规划模型,按照模型决策空间所具有的特殊结构,设计了基于遗传和粒子群算法(GA-PSO)的启发式算法.用大量的数据作为算例对模型进行了数值演算.结果表明,模型实用、算法有效.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2013年03期）
毕娅,梁晓磊,赵韦,王勋,李文锋[9]（2012）在《云物流模式下基于最大覆盖配送中心的选址—分配问题研究》一文中研究指出为了实现物流资源利用率的提高和物流成本的降低,根据"云"的思想,建立了云物流下基于最大覆盖的选址—分配的多目标非线性决策模型,该模型的目标是配送中心的选址优化和整体需求覆盖最大化。设计了基于遗传和粒子群的组合式启发式算法,对算法的性能进行了Benchmark测试。通过大量算例和对比分析,验证了模型和算法的有效性和稳定性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2012年10期）
王雷,吴薇薇[10]（2012）在《Benders分解算法在多分配枢纽选址问题的应用》一文中研究指出在通信和交通系统中,考虑到信息和商品OD流通提出了无容量限制多分配枢纽选址问题(UMAHLP)。与在起点和终点建立点对点式直达方式运营不同,OD流经过枢纽节点中转的方式到达,通常称这种OD流以枢纽之间的连接作为中转的网络系统为枢纽辐射式航线网络。因此,求解该问题主要的工作是选择合理的枢纽,确定节点之间的连接方式,即每个OD对的产生的需求量,以达到网络的运营成本最小。文中主要提出一种改进的Benders分解算法求解无容量限制的多分配枢纽选址问题,在GMS软件平台上对问题进行求解,并且运用LINGO优化软件交互式求解方式中的分支定界算法得出问题精确解,说明Benders分解算法求解结果的合理性。(本文来源于《信息技术》期刊2012年07期）
选址与分配问题论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着城市轨道交通运营网络扩展和客流迅速增长,其线网结构复杂化、行车组织多样化、设施设备状态欠佳以及大客流带来的运营压力和安全问题不容小觑,利用地面公交车疏散滞留客流是城市轨道交通应急处置的有效手段之一。本文在分析应急公交接驳组织理论和经典选址模型的基础上,提出了综合考虑城市轨道交通车站乘客滞留风险和应急公交接驳延误的应急公交驻车点选址分配方法,第一阶段提出了基于BP神经网络的滞留风险评价方法,第二阶段建立了考虑车站风险权重的最小化接驳延误和应急公交备车量的驻车点选址分配模型并设计求解算法。主要研究工作包括以下几个方面:第一,本文结合各城市轨道交通公司的应急预案分析了应急公交接驳的相关策略,包括应急公交接驳响应的组织及流程,应急公交接驳启动与结束的条件,以及应急公交接驳的方式与接驳起讫点的选择,在评析经典选址模型的基础上,进一步总结了应急公交驻车点选址分配问题的特点。第二,本文考虑将轨道交通车站客流滞留风险纳入应急公交驻车点选址问题中。在分析车站客流滞留风险的基础上,构建风险评价指标体系并合理量化,通过建立基于车站滞留风险的BP神经网络模型测算得到车站乘客滞留风险值,将该风险值作为改进P-中心选址模型中的需求点的权重。算例研究表明,是否考虑风险权重影响了车站在选址过程中的相对重要度,基于车站风险分析的加权P-中心模型的驻车点选址方案使部分权重较高的车站与驻车点之间的平均距离减少了0.8%-8.4%,但是对整个研究区域的公交应急服务覆盖效果影响不大,有利于应急资源的合理高效利用。第叁,基于滞留风险对驻车点选址的影响以及城市轨道交通应急公交接驳延误的分析,本文将滞留风险作为车站的权重建立最小化平均接驳延误时间和最小化最大应备公交车辆数的应急公交驻车点选址分配模型。并运用改进的二进制粒子群算法求解,使用MATLAB编程实现。案例分析结果表明平峰期间只运用一小部分的应急公交运力可使平均延误时间达到系统最低,高峰期间运用100%的应急公交运力,平均延误时间为12.9min,且高峰期间部分驻车点减少接驳服务后,考虑滞留风险的配车方案保证了风险高的车站不增加延误。说明合理的驻车点选址及应急公交配备方案是应急公交车高效完成接驳任务的前提和保障,且对高峰期间公交运营紧张情况下的应急接驳尤为重要。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
选址与分配问题论文参考文献
[1].李振华.基于量子遗传算法的云仓储选址分配问题研究[J].物流工程与管理.2019
[2].支晓宇.城市轨道交通应急公交驻车点选址分配问题研究[D].北京交通大学.2018
[3].李珍萍,毛小寸.多需求多类型自提点选址分配问题[J].计算机集成制造系统.2018
[4].费腾,张立毅.配送中心选址分配问题的DNA-鱼群算法研究[J].计算机工程与科学.2016
[5].艾云飞.水上应急物资储备选址—分配问题研究[D].大连海事大学.2016
[6].王来军,CHIEN,S,I,J,赵建有,胡大伟,TETER,J.货运站场选址分配问题的两阶段决策优化:以中国延安为例（英文）[J].中国公路学报.2015
[7].张宇坤.PX项目选址引发的环境正义分配问题思考[J].法制与社会.2013
[8].毕娅,李文锋.基于约束的集合覆盖选址-分配问题[J].上海交通大学学报.2013
[9].毕娅,梁晓磊,赵韦,王勋,李文锋.云物流模式下基于最大覆盖配送中心的选址—分配问题研究[J].计算机应用研究.2012
[10].王雷,吴薇薇.Benders分解算法在多分配枢纽选址问题的应用[J].信息技术.2012